論文の概要: Time-Series Representation Learning via Temporal and Contextual Contrasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14112v1
• Date: Sat, 26 Jun 2021 23:56:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-30 06:31:41.183184
• Title: Time-Series Representation Learning via Temporal and Contextual Contrasting
• Title（参考訳）: 時間的・文脈的コントラストによる時系列表現学習
• Authors: Emadeldeen Eldele, Mohamed Ragab, Zhenghua Chen, Min Wu, Chee Keong Kwoh, Xiaoli Li and Cuntai Guan
• Abstract要約: 時間・文脈コントラスト(TS-TCC)を用いた教師なし時系列表現学習フレームワークを提案する。 第一に、生の時系列データは、弱い、強い拡張を用いて、2つの異なる相関するビューに変換される。 第2に,厳密な横断的予測タスクを設計することにより,頑健な時間的表現を学習するための新しい時間的コントラストモジュールを提案する。 第三に、識別的表現をさらに学習するために、時間的コントラストモジュールからコンテキスト上に構築された文脈的コントラストモジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.688033556422337
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning decent representations from unlabeled time-series data with temporal dynamics is a very challenging task. In this paper, we propose an unsupervised Time-Series representation learning framework via Temporal and Contextual Contrasting (TS-TCC), to learn time-series representation from unlabeled data. First, the raw time-series data are transformed into two different yet correlated views by using weak and strong augmentations. Second, we propose a novel temporal contrasting module to learn robust temporal representations by designing a tough cross-view prediction task. Last, to further learn discriminative representations, we propose a contextual contrasting module built upon the contexts from the temporal contrasting module. It attempts to maximize the similarity among different contexts of the same sample while minimizing similarity among contexts of different samples. Experiments have been carried out on three real-world time-series datasets. The results manifest that training a linear classifier on top of the features learned by our proposed TS-TCC performs comparably with the supervised training. Additionally, our proposed TS-TCC shows high efficiency in few-labeled data and transfer learning scenarios. The code is publicly available at https://github.com/emadeldeen24/TS-TCC.
• Abstract（参考訳）: 非ラベルの時系列データから適切な表現を時間的ダイナミクスで学習するのは非常に難しい作業です。 本稿では,時間・文脈コントラスト(TS-TCC)を用いた教師なし時系列表現学習フレームワークを提案し,ラベルのないデータから時系列表現を学習する。 まず、生の時系列データは弱みと強みを用いて2つの異なる相関のあるビューに変換される。 第2に,強靭なクロスビュー予測タスクを設計することにより,ロバストな時間表現を学ぶための新しい時間的コントラストモジュールを提案する。 最後に,識別表現をさらに学習するために,時間的コントラストモジュールから文脈に基づいて構築したコンテクストコントラストモジュールを提案する。 同じサンプルの異なるコンテキスト間の類似性を最大化しつつ、異なるサンプルのコンテキスト間の類似性を最小化する。 3つの実世界の時系列データセットで実験が行われた。 その結果,提案したTS-TCCによる線形分類器の訓練は,教師あり訓練と相容れないことがわかった。 さらに,提案するts-tccは,少ないラベルデータと転送学習シナリオにおいて高い効率を示す。 コードはhttps://github.com/emadeldeen24/TS-TCCで公開されている。

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